株式会社バディデータの採用支援業務をClaude Skillsで効率化 ― 求人票作成からMTG文字起こしの構造化まで

採用課題のヒアリング・提案に時間がかかっていた課題

株式会社バディデータは、企業の採用支援を中心に事業を展開する会社です。顧客企業の採用課題を深く理解し、求人票作成から候補者紹介まで一気通貫で支援するのが強みです。

一方で、現場では「採用課題のヒアリング・整理・提案までに時間がかかる」「ベテラン社員のノウハウが属人化していて、若手メンバーが同じ品質を出すのが難しい」という悩みがありました。

QuickBuildは、まず複数の業務をヒアリングし、AIに任せられる工程を切り出すところから一緒に進めました。

施策1. Claude Skillsで採用課題ヒアリングと提案準備を高速化

最初に取り組んだのは、採用課題のヒアリングと提案準備の業務です。ベテラン社員が頭の中で行っていた「課題の切り分け」や「提案の組み立て」を整理し、Claude Skillsとして実装しました。

顧客の採用状況や募集背景から、本質的な課題を整理するSkill
課題に対して、どんな採用施策が候補になるかを洗い出すSkill
ベテラン社員の判断基準やトークの型をAIに教え込み、若手でも同じ水準の提案ができる状態に

結果として、課題ヒアリングから提案準備までの時間が削減され、ベテラン社員のノウハウがAI経由で組織に共有される状態を実現。属人化していた知見の品質担保にも寄与しました。

施策2. 求人票ライティングをSkills化し、データ分析を踏まえた改善型業務へ

次に取り組んだのが、求人票のライティング業務です。これまでは担当者の経験や勘に頼る部分が多く、「どの表現が応募につながりやすいか」を分析しきれていませんでした。

QuickBuildでは、求人票作成のためのClaude Skillsを開発。過去データの分析結果をAIに参照させながら、改善された求人票を効率よく作成できる仕組みを構築しました。

応募状況や反応の良かった表現をAIが踏まえた上でドラフトを生成
担当者は「ゼロから書く」のではなく「叩き台を磨く」業務にシフト
データ分析を反映した求人票作成が、一部のベテランだけでなくチーム全体で再現可能に

施策3. MTG文字起こしを構造化、外部SaaS活用で手入力工数80％削減

もう一つ大きな成果が、顧客企業と求職者とのヒアリングMTGの文字起こしを起点とした業務改善です。

従来は、MTGの内容を担当者がSpreadSheetに手入力で転記しており、データの構造もばらばら。後から検索したり、分析に使ったりするのが難しい状態でした。

QuickBuildは、文字起こしテキストから必要な項目を抽出し、決められたフォーマットに沿って構造化するパイプラインを設計。実装にあたっては「無理に自社システムを作らず、既存の外部SaaSを組み合わせる」方針を徹底し、エンジニアが常駐していなくても運用・メンテナンスを続けられる構成を選びました。

MTGの文字起こしから、必要な情報をAIが自動で抽出
あらかじめ定義したスキーマに沿った構造化データとして出力
担当者が行っていた手入力作業を大幅に短縮
外部SaaS（文字起こし・AI・SpreadSheet等）を組み合わせて構築し、内製システムを増やさない設計
エンジニアがいなくても運用・拡張できる構成で、現場担当者のみで日々のメンテナンスが完結

この仕組みにより、データ手入力にかかっていた時間を約80％削減。これまで属人的な書き方になっていた情報が、整った構造で蓄積されるようになり、後の分析や振り返りにも活用できる土台が整いました。さらに、新しいシステムを抱え込まないことで、ツールの進化に合わせて柔軟に組み合わせを差し替えられる「軽い運用」を実現しています。